Q01
Mensagem
Todos os modelosMarket Research
Estudo de Credibilidade de Alegações sobre Fibra, Proteína e Saúde Intestinal
Mede o quanto os consumidores confiam em alegações de alimentos e bebidas funcionais relacionadas a fibra, proteína e saúde intestinal/probióticos, quais evidências tornam uma alegação convincente e onde surge o ceticismo. Uma entrevista de acompanhamento com IA aprofunda uma alegação específica de que o respondente duvidou ou na qual confiou e reconstrói o que realmente mudou sua opinião. Desenvolvido para equipes de marca, insights e regulamentação que avaliam a linguagem de rótulos e marketing.
Perguntas de exemplo
Uma prévia do que há no modelo. Todas as perguntas podem ser editadas antes de publicar.
12 perguntas · ~7 min
Q02
Múltipla escolhaObrigatória
Nos últimos 30 dias, com que frequência você comprou um produto alimentício ou bebida rotulado com uma alegação funcional (por exemplo, rico em fibras, proteína adicionada, ajuda na saúde intestinal, probiótico)?
- Nunca
- Uma vez
- Algumas vezes
- Semanalmente ou mais
Q03
MatrizObrigatória
Quão crível você considera cada um desses tipos de alegação quando os vê nas embalagens?
5 linhas × 4 colunas
- Rico em fibras
- Proteína adicionada ou alto teor de proteína
- Ajuda na saúde intestinal / probiótico
- Prebiótico
- Baixo teor de açúcar com benefício funcional
Colunas: Muito crível · Um pouco crível · Pouco crível · Nada crível
Q04
Compensação melhor–pior (MaxDiff)Obrigatória
Quando uma embalagem faz uma alegação de saúde, qual destes fatores faz você ter MAIS e MENOS probabilidade de acreditar que ela é verdadeira?
- Um estudo clínico ou universitário citado
- Uma porcentagem ou valor diário específico listado
- Um selo de certificação de terceiros reconhecido
- Recomendação de um médico ou nutricionista
- Uma lista de ingredientes curta e reconhecível
- Garantia de devolução do dinheiro ou de satisfação
- Avaliações de outros clientes
- A reputação geral da marca
Escolha a melhor e a pior de cada conjuntoMelhor:Mais convincentePior:Menos convincente
Q05
Escala de opiniãoObrigatória
No geral, quão confiáveis você considera as alegações de saúde funcional em embalagens de alimentos e bebidas em geral?
Escala: 1 – 7
Mín:Nada confiáveisMáx:Totalmente confiáveis
Q06
Múltipla escolha
O que faz você duvidar de uma alegação funcional, se é que algo faz? Selecione todas as opções aplicáveis.
- Linguagem vaga (por exemplo, 'ajuda' em vez de um número específico)
- Nenhuma quantidade ou porcentagem listada
- Letras pequenas ou detalhes difíceis de encontrar
- O produto tem gosto ou aparência de que não pode ser saudável
- Experiência anterior em que o benefício não apareceu
- O marketing parece exagerado
- A marca tem histórico de prometer demais
Q07
Escala de avaliaçãoObrigatória
Se o benefício alegado de um produto (mais fibra, mais proteína, melhor digestão) não correspondesse ao que você realmente experimentou, qual seria a probabilidade de você comprar essa marca novamente?
Intervalo: 1 – 5
Mín:Muito improvávelMáx:Muito provável
Q08
Entrevista com IA
Peça ao respondente que cite um produto específico com uma alegação sobre fibra, proteína ou saúde intestinal em que ele acreditou fortemente ou de que duvidou fortemente, e reconstrua o motivo: o que estava na embalagem, quais evidências (ou a falta delas) moldaram sua reação e se sua experiência real com o produto confirmou ou contradisse a alegação. Se ele mencionar dúvida, investigue qual única evidência teria mudado sua opinião. Se ele não conseguir se lembrar de um produto específico, peça que descreva sua última ida ao supermercado e a primeira alegação funcional que chamou sua atenção.
Q09
Múltipla escolha
Onde, se em algum lugar, você normalmente verifica se uma alegação de saúde funcional é realmente verdadeira?
- Pesquiso na internet sobre o ingrediente ou o estudo
- Confiro eu mesmo a tabela de informações nutricionais
- Pergunto a um médico, nutricionista ou farmacêutico
- Leio avaliações de outros clientes
- Procuro selos ou logotipos de certificação
- Não verifico — simplesmente confio ou ignoro a alegação
Q10
Múltipla escolha
Em qual faixa etária você se enquadra?
- 18-24
- 25-34
- 35-44
- 45-54
- 55-64
- 65+
- Prefiro não responder
Q11
Múltipla escolha
O que melhor descreve seu gênero?
- Mulher
- Homem
- Não binário
- Prefiro me autodescrever
- Prefiro não responder
Q12
Mensagem
Obrigado por compartilhar sua opinião sincera sobre essas alegações! Suas respostas contribuirão para um relatório sobre quais tipos de evidências tornam críveis as alegações sobre fibra, proteína e saúde intestinal — ajudando a criar rótulos mais claros e confiáveis.
O que está incluído
Acompanhamento com IA
Sondagens adaptativas nas respostas abertas que revelam detalhes que um formulário estático deixaria passar.
Verificações de atenção
Proteções integradas contra respostas apressadas e participantes de baixa qualidade.
Textos escritos por IA
Redação, ordem e ramificações escritas pela IA, ajustadas ao seu objetivo de pesquisa.
Relatório automático
Temas, citações e um resumo em linguagem simples se escrevem sozinhos assim que as respostas chegam.
Por que este modelo
Para que este modelo foi feito: não encontramos nenhum modelo diretamente comparável em outras ferramentas de pesquisa.
O que o diferencia
- Includes a dedicated AI follow-up interview that asks the respondent to name a specific product with a fiber, protein, or gut-health claim and probes what actually changed their mind about believing or doubting it
- Combines a max-diff exercise on what makes a health claim most/least believable with a matrix rating claim-type credibility and multiple-choice questions on doubt triggers and verification behavior, giving brand, insights, and regulatory teams both breadth and depth
- Every AI probe is built on a transparent, reviewable prompt rather than a hidden script, so teams evaluating label language can see exactly what was asked and why
- Produces an auto-generated report synthesizing closed-ended credibility ratings alongside the qualitative reasoning captured in the follow-up interviews, without requiring a manual coding pass
Perguntas frequentes
Quais perguntas estão no modelo “Estudo de Credibilidade de Alegações sobre Fibra, Proteína e Saúde Intestinal”?
O modelo inclui 12 perguntas prontas para usar, começando por: “Obrigado por participar! Estamos estudando o quão críveis são para os consumidores alegações de alimentos e bebidas como…” · “Nos últimos 30 dias, com que frequência você comprou um produto alimentício ou bebida rotulado com uma alegação funciona…” · “Quão crível você considera cada um desses tipos de alegação quando os vê nas embalagens?”. O conjunto completo aparece acima e todas as perguntas podem ser editadas.
Quanto tempo leva para responder a esta pesquisa?
Os participantes normalmente terminam as 12 perguntas em cerca de 7 minutos.
Posso personalizar este modelo?
Sim: cada pergunta, cada opção de resposta e a ordem podem ser editadas antes de publicar. Você pode adicionar ou remover perguntas, ou pedir ao editor com IA para refazer a pesquisa em torno do seu objetivo.
Este modelo é gratuito?
Sim. Abra no editor e comece a personalizar agora: não é preciso criar conta para testar, e o plano gratuito cobre a publicação da sua pesquisa.
Pronto para publicar?
Abra este modelo no editor. Tudo é seu para mudar antes de o primeiro participante ver.
Modelos relacionados
Mais estudos sobre temas semelhantes.
Market Research
Estudo de Preferência: Assistente de IA do Varejista vs. ChatGPT em Compras
Compara como os compradores usam o assistente de IA próprio de um varejista em relação a ferramentas gerais como ChatGPT ou Gemini para pesquisa de produtos e decisões de compra. Criado para equipes de varejo e e-commerce que decidem onde investir em ferramentas de IA para compras. A entrevista de acompanhamento com IA reconstrói o momento específico em que um comprador escolheu uma em vez da outra e o que faria com que mudasse de ideia.
Ver modeloMarket Research
Reações a Produtos Reformulados: Estudo de Alegações de Proteína e Fibra
Mede como os consumidores reagem quando um produto alimentício familiar é reformulado com novas alegações de adição de proteína ou fibra — abrangendo intenção de compra, confiança nas novas alegações, expectativas de sabor e sensibilidade a preço. Desenvolvido para equipes de marca e inovação que testam mudanças de embalagem ou receita, com um acompanhamento por IA que aprofunda a real tensão entre alegações de saúde e preocupações com o sabor por trás dos números.
Ver modeloMarket Research
Pesquisa de Confiança e Segurança do Cliente sobre Alergias Alimentares
Capta o quão confiantes as pessoas que gerenciam alergias alimentares se sentem ao navegar por cardápios, rótulos de ingredientes e interações com funcionários em restaurantes e marcas de alimentos — e onde essa confiança se rompe. Uma entrevista de acompanhamento com IA reconstrói em detalhes a experiência mais recente de quase incidente ou de rotulagem pouco clara. Desenvolvida para restaurantes, fabricantes de alimentos e marcas focadas em alergias.
Ver modeloMarket Research
Estudo de Rastreabilidade de Alimentos e Transparência de Origem para o Consumidor
Mede a demanda do consumidor por informações sobre a origem dos alimentos, a confiança nas fontes de rastreabilidade, as barreiras ao engajamento e a disposição a pagar por transparência verificada na cadeia de suprimentos. Elaborado para marcas de alimentos, varejistas e organizações de cadeia de suprimentos que buscam quantificar o argumento de negócio para investimentos em rastreabilidade.
Ver modeloMarket Research
Confiança do Consumidor em Alegações Ecológicas e Preferências de Evidências
Mede as percepções de credibilidade dos consumidores sobre alegações ambientais, os tipos de evidência preferidos e experiências com greenwashing para orientar a estratégia de comunicação de sustentabilidade.
Ver modeloMarket Research
Pesquisa de Compreensão e Confiança em Rótulos Nutricionais de Privacidade
Mede como os usuários interpretam, avaliam e agem com base em rótulos nutricionais de privacidade de aplicativos, usando uma metodologia de teste de conceito com verificações de compreensão, escalas de confiança e utilidade e classificação de preferências. Adequada para pesquisadores de UX, equipes de privacidade e profissionais de conformidade que buscam otimizar o design de rótulos.
Ver modelo